notorious是一个Python库,用于构建可重复使用的机器学习管道。它提供了一种快速、灵活的方式来构建和部署机器学习模型,以及跟踪和评估模型性能。
1. 数据预处理:notorious支持数据预处理,包括标准化、归一化、特征提取和特征选择等功能。
2. 模型构建:notorious支持多种机器学习模型,如回归、分类、聚类和强化学习等。
3. 超参数调整:notorious支持超参数调整,可以帮助你找到最佳模型参数,以获得最佳性能。
4. 模型评估:notorious支持模型评估,可以帮助你评估模型的性能,并对模型进行改进。
代码示例:
from notorious import Pipeline
# 初始化Pipeline
pipeline = Pipeline()
# 添加步骤
pipeline.add_step('preprocessing', preprocessing)
pipeline.add_step('model', model)
pipeline.add_step('hyperparameter_tuning', hyperparameter_tuning)
pipeline.add_step('evaluation', evaluation)
# 运行Pipeline
pipeline.run()
标签:
评论列表 (0)